首先，先说明下推荐系统数据中的几个类别：Item：即我们要推荐的东西，如产品、电影、网页或者一条信息片段User：对item进行评分以及接受推荐系统推荐的项目的人Rating：用户对item的偏好的表达。评分可以是二分类的(如喜欢和不喜欢)，也可以是整数(如1到5星)或连续(某个间隔的任何值)。 另外，还有一些隐反馈，只记录一个用户是否与一个项目进行了交互。数据集MovieLensMovieLen
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2023-11-08 18:32:13
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一、对联广告<script language="JavaScript">
function top(url){
iframetop.location.href = url;
}</script>
<script language="JavaScript">
<!--
if(parseInt(navigator.appVersion.charAt(0
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2023-07-11 11:18:02
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TensorFlow一向用得不多，只是稍微了解，推荐系统的项目也没有正经做过，现在就拿这个项目，好好入门一下推荐系统。1.map 函数：另外，map还可以这么用：如要改变User数据中性别和年龄gender_map = {'F':0, 'M':1}
users['Gender'] = users['Gender'].map(gender_map)2. enumerate() 函数用于将
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2024-01-11 15:38:12
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通过爬取电影数据和用户数据，再利用所爬取的数据设计并实现相关推荐算法对用户进行电影推荐。然后设计出图形用户界面（GUI）进行交互，封装成电影推荐软件，针对数据集中的用户推荐相关电影。主要分为三大模块：爬虫模块：request 库、json 库、MySQL推荐系统模块：基于物品的协同过滤算法（ItemCF 算法）GUI 模块：PyQt5操作说明运行 GUI 文件夹中的 main.py 文件即可。算法
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2023-07-26 14:04:52
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推荐系统架构代码
推荐系统是一种根据用户的需求和个性化偏好，为其提供个性化推荐的系统。在推荐系统中，重要的一环就是推荐算法，而推荐算法的实现离不开系统架构的支持。本文将介绍推荐系统的架构设计，并给出相应的代码示例。
## 推荐系统架构设计
推荐系统的架构设计一般包括数据采集、特征提取、推荐算法、推荐结果生成和推荐结果展示等模块。下面将逐个介绍这些模块的功能和实现方式。
### 数据采集模块
原创
2023-08-18 14:34:03
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原标题：用python写一个简单的推荐系统作者：肥肥的兔子1前言我和室友们产生了剧荒，萌生出要做一个个人用的推荐系统，解决剧荒的问题的想法，经过一轮的死缠烂打，这个个人推荐系统终于成型了。今天来分享一下心得，对此感兴趣的朋友可以自己对着写一个。2传统推荐算法系统首先介绍一下传统的推荐系统方法，之所以叫它传统，是因为大部分学习资料上都是用这一个方法。我们来假设有这么一个矩阵(用python的列表表示
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2023-08-06 20:28:03
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简介Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content-based Recommendations (CB) 基本也会是其中的一部分。 CB应该算是最早被使用的推荐方法吧，它根据用户过去喜欢的产品（本文统称为 item），为
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2024-08-07 13:57:16
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一、项目介绍本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用MongoDB、MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。管理系统使用的是Django自带的管理系统，并使用simpleui进行了美化。二、系统架构图三、系统模块图四、目录结
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2023-12-28 15:34:19
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# 实现推荐系统 SVD 的 Python 代码
## 1. 流程概述
实现推荐系统 SVD 的 Python 代码需要经过以下步骤：
1. 数据准备：准备用户-物品的评分矩阵。
2. 矩阵分解：使用奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）将评分矩阵分解为三个部分。
3. 推荐计算：根据分解得到的三个矩阵计算推荐结果。
下面将详细介绍每个步骤所需的代码
原创
2023-08-19 06:54:41
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最近这两年推荐系统特别火，本文搜集整理了一些比较好的开源推荐系统，即有轻量级的适用于做研究的SVDFeature、LibM
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2023-07-07 10:57:29
282阅读
dl-re-movies项目简介：
dl_re_web : Web 项目的文件夹re_sys： Web app
model：百度云下载之后，把model放到该文件夹下recommend： 网络模型相关
data： 训练数据集文件夹
DataSet.py：数据集加载相关
re_model.py： 网络模型类
utils.py：工具、爬虫
static ：Web 页面静态资源
te
用Python构建你自己的推荐系统 现如今，网站用推荐系统为你提供个性化的体验，告诉你买啥，吃啥甚至你应该和谁交朋友。尽管每个人口味不同，但大体都适用这个套路。人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西，也倾向于与自己身边的人有相似的口味。推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西。 为帮用户高效挑选商品，电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系
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2024-08-16 11:45:55
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电影推荐系统-整体总结（五）实时推荐一、Scala代码实现1.自定义数据类--Model.scalapackage streamingRecommender
/**
* @Author : ASUS and xinrong
* @Version : 2020/9/4
* 数据格式转换类
* ---------------电影表------------------------
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2024-07-04 13:41:46
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基于Java毕业设计影片推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件
基于Java毕业设计影片推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件 本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：idea eclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JDK1.8数 据 库：MySQL5.7/8.0
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2023-11-08 23:02:21
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Python+Django+Mysql简单在线电影推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法 SimpleWebMovieRSMPython python实现协同过滤推荐算法实现 源代码下载一、项目简介1、开发工具和实现技术Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，la
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2023-11-13 15:20:22
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近日在做一个影视网站时，考虑将推荐系统集成到网站中，所以从网上查阅了一些资料，最终得以实现，下面将自己的实现原理及过程写下来，以便作为记录。1、影视相似度计算这个推荐系统的主要是根据用户的观看记录，然后为其推荐相似的影视，所以最后采用了基于内容的协同过滤算法来实现，算法中采用欧几里德距离作为影视相似度的衡量标准。代码如下：# 计算两个物品的相似度(欧几里德距离)
def calculate_euc
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2023-08-10 21:23:30
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搭建一个电影推荐系统其实是个很有意思的项目，今天我们就来详细了解一下如何用Python实现这一目标。整个过程将包含环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南，力求一步一步带你走过这个旅程。现在，让我们开始吧！
## 环境准备
在搭建电影推荐系统之前，我们需要准备合适的软硬件环境。下面是所需的环境信息。
### 软硬件要求
- **操作系统**：Windows 10 / mac
第1章 Hive入门目录第1章 Hive入门1.1 什么是Hive1.2 Hive的优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点1.3 Hive架构原理1.4 Hive和数据库比较1.4.1 查询语言1.4.2 数据存储位置1.4.3 数据更新1.4.4 索引1.4.5 执行1.4.6 执行延迟1.4.7 可扩展性1.4.8 数据规模1.1 什么是HiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构
# 如何实现一个简单的图书推荐系统
在这个项目中，我们将实现一个简单的图书推荐系统，帮助用户根据他们的阅读历史或兴趣推荐他们可能喜欢的书籍。以下是实现这个系统的详细步骤和相关代码。
## 流程概述
下面是我们实现图书推荐系统的步骤概述表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------
Spark数据分析之pyspark一、大数据简史,从hadoop到Spark1.hadoop的出现：
（1）问题：1990年，电商爆发以及机器产生了大量数据，单一的系统无法承担
（2）办法：为了解决（1）的问题许多公司，尤其是大公司领导了普通硬件集群的水平扩展
（3）执行：hadoop应运而生
2.spark的出现：
（1）hadoop面临问题：
- 硬件瓶颈：多年来，内存技术突飞猛进
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2024-08-14 16:13:00
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